簡介：過去的 2020 是充滿不確定性的一年，但也是充滿機遇的一年。突發(fā)的新冠疫情為全社會的數字化轉型按下加速鍵。云計算已經不再是一種技術，而是成為支撐數字經濟發(fā)展和業(yè)務創(chuàng)新的關鍵基礎設施。在利用云計算重塑企業(yè) IT 的過程中，生于云、長于云、最大化實現云價值的云原生技術得到了越來越多企業(yè)的認同，成為企業(yè) IT 降本提效的重要手段。

作者 | 易立? 阿里云資深技術專家
來源|阿里巴巴云原生公眾號

本系列文章：

• 第一篇 -?云原生基礎設施
• 第二篇 -?云原生軟件架構
• 第三篇 - 云原生應用交付與運維（本文）

過去的 2020 是充滿不確定性的一年，但也是充滿機遇的一年。突發(fā)的新冠疫情為全社會的數字化轉型按下加速鍵。云計算已經不再是一種技術，而是成為支撐數字經濟發(fā)展和業(yè)務創(chuàng)新的關鍵基礎設施。在利用云計算重塑企業(yè) IT 的過程中，生于云、長于云、最大化實現云價值的云原生技術得到了越來越多企業(yè)的認同，成為企業(yè) IT 降本提效的重要手段。

然而，云原生變革也不只是基礎設施和應用架構等技術層面，同時也在推進企業(yè) IT 組織、流程和文化的變革。

在 CNCF 2020 年度調研報告中，已經有 83％ 的組織也在生產環(huán)境中使用 Kubernetes，然而面臨的前三大挑戰(zhàn)是復雜性，文化改變與安全。

為了更好地加速業(yè)務創(chuàng)新和解決互聯網規(guī)模的挑戰(zhàn)，云原生應用架構與開發(fā)方式應運而生，與傳統(tǒng)單體應用架構相比，分布式微服務架構具備更好的、更快的迭代速度、更低的開發(fā)復雜性，更好的可擴展性和彈性。然而，正如星戰(zhàn)宇宙中，原力既有光明也有黑暗的一面。微服務應用在部署、運維和管理的復雜性卻大大增加，DevOps 文化和背后支撐的自動化工具與平臺能力成為關鍵。

在容器技術出現之前，DevOps 理論已經發(fā)展多年。但是，如果”開發(fā)“與”運維“團隊不能用相同的語言進行交流，用一致的技術進行協(xié)作，那就永遠無法打破組織和文化的藩籬。Docker 容器技術的出現，實現了軟件交付流程的標準化，一次構建，隨處部署。結合云計算可編程基礎設施和 Kubernetes 聲明式的 API，可以通過流水線去實現自動化的持續(xù)集成與持續(xù)交付應用和基礎設施，大大加速了開發(fā)和運維角色的融合。

云原生也是對團隊業(yè)務價值和功能的重構。傳統(tǒng)運維團隊的一些職責轉移到開發(fā)團隊，如應用配置和發(fā)布，降低了每次發(fā)布的人力成本，而運維職責將更加關注系統(tǒng)的穩(wěn)定性和IT治理。Google 倡導的 SRE Site Reliability Engineering （站點可靠性工程），是通過軟件和自動化手段，來解決系統(tǒng)的運維復雜性和穩(wěn)定性問題。此外，安全與成本優(yōu)化也成為云上運維關注重點。

安全是企業(yè)上云的核心關切之一。云原生的敏捷性和動態(tài)性給企業(yè)安全帶來新的挑戰(zhàn)。由于云上安全是責任共擔模型，需要企業(yè)理解與云服務商之間的責任邊界，更要思考如何通過工具化、自動化的流程固化安全最佳實踐。此外，傳統(tǒng)安全架構通過防火墻保護邊界，而內部的任何用戶或服務受到完全的信任。2020 突發(fā)的新冠疫情，大量的企業(yè)需要員工和客戶遠程辦公與協(xié)同，企業(yè)應用需要在 IDC 和云上部署和交互。在物理安全邊界消失之后，云安全正在迎來一場深刻的變革。

此外，新冠疫情進一步讓企業(yè)更加關注IT成本優(yōu)化。云原生的一個重要優(yōu)勢是充分利用云的彈性能力，來按需提供業(yè)務所需計算資源，避免資源浪費，實現成本優(yōu)化的目標。但是，與傳統(tǒng)成本預算審核制度不同，云原生的動態(tài)性、和高密度應用部署，讓 IT 成本管理更加復雜。

為此，云原生理念和技術也在發(fā)展，幫助用戶持續(xù)降低潛在風險和系統(tǒng)復雜性。下面我們將介紹在云原生應用交付與運維領域的一些新趨勢。

Kubernetes 成為了通用的、統(tǒng)一的云控制平面

Kubernetes 這個單詞來自于希臘語，含義是舵手或領航員，是 “控制論”英文 “cybernetic” 的詞根。Kubernetes 成為在容器編排的事實標準，不只得益于 Google 的光環(huán)和 CNCF（云原生計算基金會）的努力運作。背后是 Google 在 Borg 大規(guī)模分布式資源調度和自動化運維領域的沉淀和系統(tǒng)化思考，認真理解 Kubernetes 架構設計，有助于思考在分布式系統(tǒng)系統(tǒng)調度、管理的一些本質問題。

Kubernetes 架構的核心就是控制器循環(huán)，也是一個典型的"負反饋"控制系統(tǒng)。當控制器觀察到期望狀態(tài)與當前狀態(tài)存在不一致，就會持續(xù)調整資源，讓當前狀態(tài)趨近于期望狀態(tài)。比如，根據應用副本數變化進行擴縮容，節(jié)點宕機后自動遷移應用等。

K8s 的成功離不開 3 個重要的架構選擇：

• 聲明式（Declarative）的 API：在 Kubernetes 之上，開發(fā)者只需定義抽象資源的目標狀態(tài)，而由控制器來具體實現如何達成。比如 Deployment、StatefulSet、 Job 等不同類型工作負載資源的抽象。讓開發(fā)者可以關注于應用自身，而非系統(tǒng)執(zhí)行細節(jié)。聲明式API是云原生重要的設計理念，這樣的架構方式有助于將整體運維復雜性下沉，交給基礎設施實現和持續(xù)優(yōu)化。此外由于分布式系統(tǒng)的內生穩(wěn)定性挑戰(zhàn)，基于聲明式的，面向終態(tài)的 “l(fā)evel-triggered” 實現比基于命令式 API、事件驅動的 “edge-triggered” 方式可以提供更加健壯的分布式系統(tǒng)實現。
• 屏蔽底層實現：K8s 通過一系列抽象如 Loadbalance Service、Ingress、CNI、CSI，幫助業(yè)務應用可以更好通過業(yè)務語義使用基礎設施，無需關注底層實現差異。
• 可擴展性架構：所有 K8s 組件都是基于一致的、開放的 API 進行實現和交互。三方開發(fā)者也可通過 CRD（Custom Resource Definition）/ Operator 等方法提供領域相關的擴展實現，極大擴展了 K8s 的應用場景。

正因如此，Kubernetes 管理的資源和基礎設施范圍已經遠超容器應用。下面是幾個例子：

• 基礎架構管理：與開源的 Terraform 或者云供應商自身提供的 Infrastructure as Code(IaC)工具如阿里云 ROS、AWS CloudFormation 不同，Crossplane（https://crossplane.io/）和 AWS Controllers for Kubernetes 在 Kubernetes 基礎之上擴展了對基礎設施的管理和抽象。這樣可以采用一致的方式進行管理和變更 K8s 應用和云基礎設施。
• 虛擬機管理：K8s 通過 KubeVirt 可以實現對虛擬機和容器的統(tǒng)一調度與管理，可以利用虛擬化彌補容器技術的一些局限性，比如在 CI/CD 場景中，可以結合 Windows 虛擬機進行自動化測試。
• IoT 設備管理：KubeEdge 和 OpenYurt 等邊緣容器技術都提供了對海量邊緣設備的管理能力。
• K8s 集群管理：阿里云容器服務 ACK 的節(jié)點池管理，集群管理等完全都是采用 Kubernetes 方式進行自動化管理與運維的。ACK Infra 支撐了部署在全球各地數萬個 Kubernetes 集群，基于 K8s 完成自動化了擴縮容、故障發(fā)現/自愈等能力。

1. 工作負載自動化升級

K8s 控制器 “把復雜留給自己，把簡單交給別人”的理想非常美好，然而實現一個高效、健壯的控制器卻充滿技術挑戰(zhàn)。

• 由于 K8s 內置工作負載的局限性，一些需求無法滿足企業(yè)應用遷移的需求，通過Operator framework 進行擴展成為了常見的解決方案。但是一方面對重復的需求重復造輪子，會造成了資源的浪費；也會導致技術的碎片化，降低可移植性。
• 隨著越來越多的企業(yè) IT 架構，從 on Kubernetes 到 in Kubernetes，大量的? CRD、自定義 Controller 給 Kubernetes 的穩(wěn)定性和性能帶來大量的挑戰(zhàn)。面向終態(tài)的自動化是一把 “雙刃劍”，它既為應用帶來了聲明式的部署能力，同時也潛在地會將一些誤操作行為被終態(tài)化放大。在發(fā)生操作故障時副本數維持、版本一致性、級聯刪除等機制反而很可能導致爆炸半徑擴大。

OpenKruise 是阿里云開源的云原生應用自動化管理引擎，也是當前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 項目。它來自阿里巴巴多年來容器化、云原生的技術沉淀，是阿里內部生產環(huán)境大規(guī)模應用的基于 Kubernetes 之上的標準擴展組件，一套緊貼上游社區(qū)標準、適應互聯網規(guī)模化場景的技術理念與最佳實踐。以開源項目 OpenKruise 方式與社區(qū)開放、共建。一方面幫助企業(yè)客戶在云原生的探索的過程中，少走彎路，減少技術碎片，提升穩(wěn)定性；一方面推動上游技術社區(qū)，逐漸完善和豐富 Kubernetes的應用周期自動化能力。

更多信息可以參考：《OpenKruise 2021 規(guī)劃曝光：More than workloads》

2. 開發(fā)與運維新協(xié)作界面浮現

云原生技術出現也帶來了企業(yè) IT 組織結構的變化。為了更好應對業(yè)務敏捷性的需要，微服務應用架構催生了 “雙比薩團隊”（Two-pizza teams) 。較小的、獨立的、自包含的開發(fā)團隊可以更好達成共識，加速業(yè)務創(chuàng)新。SRE 團隊成為了水平支撐團隊，支撐上層研發(fā)效率提升和系統(tǒng)穩(wěn)定性。而隨著 Kubernetes 的發(fā)展，讓 SRE 團隊可以基于 K8s 構建自己企業(yè)的應用平臺，推進標準化和自動化，讓上層應用開發(fā)團隊通過自服務的方式進行資源管理和應用生命周期管理。我們看到組織方式進一步發(fā)生了變化，新的平臺工程團隊開始浮現。

參考：https://blog.getambassador.io/the-rise-of-cloud-native-engineering-organizations-1a244581bda5

這也與 K8s 自身定位是非常相契合的。Kubernetes 的技術定位面向應用運維的基礎設施和 Platform for Platform，并不是面向開發(fā)者的一體化應用平臺。越來越多的企業(yè)會由平臺工程團隊基于 Kubernetes 構建自己的 PaaS 平臺，提升研發(fā)效率和運維效率。

類似 Cloud Foundry 的經典 PaaS 實現會建立一套獨立概念模型、技術實現和擴展機制，這種方式可以提供簡化用戶體驗，但是也引入了一些缺陷。無法和快速發(fā)展的 Kubernetes 體系相結合，無法充分組合使用多種新的技術實現，比如 Serverless 編程模型，支持 AI/數據分析等新計算業(yè)務。但是基于 K8s 的 PaaS 平臺缺乏統(tǒng)一的架構設計和實現規(guī)劃，會出現很多碎片化的技術實現，并不利于可持續(xù)的發(fā)展。

Open Application Model（OAM）開放應用模型，以及它的 Kubernetes 實現 KubeVela 項目，正是阿里云聯合微軟和云原生社區(qū)，共同推出的云原生應用交付與管理領域的標準模型與框架項目。其中，OAM 的設計思想是為包括 Kubernetes 在內的任何云端基礎設施提供一個統(tǒng)一、面向最終用戶的應用定義模型；而 KubeVela，則是這個統(tǒng)一模型在 Kubernetes 上的 PaaS 參考實現。

KubeVela/OAM 提供了面向 Kubernetes 的服務抽象和服務組裝能力，可以將不同實現的工作負載和運維特征進行統(tǒng)一抽象和描述，并提供插件式的注冊與發(fā)現機制，進行動態(tài)組裝。平臺工程團隊可以采用一致的方式進行新功能擴展，并且保持與 Kubernetes 上新的應用框架良好的互操作性。對于應用開發(fā)和運維團隊，實現了關注點分離（Separation of Concerns），可以將應用定義、運維能力與基礎設施實現解構，讓應用交付過程變得更加高效、可靠和自動化。

在云原生應用模型定義領域，業(yè)界也在不同方向進行探索。比如 AWS 新發(fā)布的 Proton 是面向云原生應用交付的服務，通過 Proton，可以降低容器和 Serverless 部署、運維復雜性，并且可以和 GitOps 結合起來，提升整個應用交付流程的自動化和可管理性。

阿里云 Serverless K8s 支持的 Knative 可以同時支持 Serverless 容器和函數來實現事件驅動的應用，讓開發(fā)者使用一個編程模型，可以高效選擇底層不同 Serverless 化算力進行優(yōu)化執(zhí)行等。

無處不在的安全風險催生安全架構變革

1. DevSecOps 成為關鍵因素

敏捷開發(fā)與可編程云基礎設施結合在一起，大大提升了企業(yè)應用的交付效率。然而在這個過程中，如果忽視了安全風險控制，有可能造成巨大的損失。Gartner 論斷，到 2025年，云上基礎設施 99% 的安全滲透問題是由于用戶錯誤的配置和管理造成的。

在傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程中，在系統(tǒng)設計開發(fā)完成后和發(fā)布交付前，安全人員才開始介入進行安全審核。這種流程無法滿足業(yè)務快速迭代的訴求。”Shifting left on security“ (安全性左移)”開始得到更多的關注，這將應用程序設計、開發(fā)人員盡早與安全團隊協(xié)作，并無縫地嵌入安全實踐。通過左移安全性，不僅可以降低安全風險，還可以降低修復成本。IBM 的研究人員發(fā)現，解決設計中的安全問題比代碼開發(fā)期間能節(jié)省 6 倍左右的成本，比測試期間能節(jié)省 15 倍左右的成本。

DevOps 研發(fā)協(xié)作流程也隨之擴展成為 DevSecOps。它首先是理念文化的變化，安全成為每個人的責任，而非專注安全團隊的責任；其次盡早解決安全問題，將安全左移到軟件設計階段，降低整體安全治理成本；最后是通過自動化工具鏈而非人治方式，實現風險預防、持續(xù)監(jiān)測和及時響應能力。

DevSecOps 落地的技術前提是實現可驗證的、可復現的構建和部署流程，這樣可以保障我們在測試、預發(fā)、生產等不同環(huán)境對架構安全性進行持續(xù)驗證和改進。我們可以利用云原生技術中的 immutable infrastructure （不可變基礎設施） 和聲明式的策略管理 Policy as Code 結合在一起實現 DevSecOps 的落地實踐。下圖是一個最簡化的容器應用 DevSecOps 流水線。

當代碼提交之后，可以通過阿里云鏡像服務 ACR 主動掃描應用，并對鏡像進行簽名，當容器服務 K8s 集群開始部署應用時，安全策略可以對鏡像進行驗簽，可以拒絕未通過驗簽的應用鏡像。同理，如果我們利用 Infrastructure as Code 的方式對基礎設施進行變更，我們可以通過掃描引擎在變更之前就進行風險掃描，如果發(fā)現相關的安全風險可以終止并告警。

此外，當應用部署到生產環(huán)境之后，任何變更都需通過上述自動化流程。這樣的方式最小化了人為的錯誤配置引發(fā)的安全風險。Gartner 預測，到 2025年 60% 的企業(yè)會采納 DevSecOps 和不可變基礎設施實踐，與 2020 年相比降低 70% 安全事件。

2. 服務網格加速零信任安全架構落地

分布式微服務應用不但部署和管理復雜性提升，其安全攻擊面也被放大。在傳統(tǒng)的三層架構中，安全防護主要在南北向流量，而在微服務架構中，東西向流量防護會有更大的挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的邊界防護方式下，如果一個應用因為安全缺陷被攻陷，缺乏安全控制機制來阻止內部威脅“橫向移動”。

https://www.nist.gov/blogs/taking-measure/zero-trust-cybersecurity-never-trust-always-verify

“零信任”最早由 Forrester 在 2010 年左右提出，簡單地說，零信任就是假定所有威脅都可能發(fā)生，不信任網絡內部和外部的任何人/設備/應用，需要基于認證和授權重構訪問控制的信任基礎，引導安全體系架構從“網絡中心化”走向“身份中心化”；不信任傳統(tǒng)網絡邊界保護，而代之以微邊界保護。

Google 在大力推動云原生安全和零信任架構，比如 BeyondProd 方法論。阿里和螞蟻集團上云過程中，也開始引入零信任架構理念和實踐。其中的關鍵是：

• 統(tǒng)一身份標識體系：為微服務架構中每一個服務組件都提供一個獨立的身份標識。
• 統(tǒng)一訪問的授權模型：服務間調用需要通過身份進行鑒權。
• 統(tǒng)一訪問控制策略：所有服務的訪問控制通過標準化方向進行集中管理和統(tǒng)一控制。

安全架構是一種 cross-cutting concern，貫穿在整個 IT 架構與所有組件相關的關注點。如果它與具體微服務框架實現耦合，任何安全架構調整都可能對每個應用服務進行重新編譯和部署，此外微服務的實現者可以繞開安全體系。而服務網格可以提供獨立于應用實現的，松耦合、分布式的零信任安全架構。

下圖是 Istio 服務網格的安全架構：

其中：

• 既可以利用現有身份服務提供身份標識，也支持 SPIFFE 格式的身份標識。身份標識可以通過 X.509 證書或者 JWT 格式進行傳遞。
• 通過服務網格控制平面 API 來統(tǒng)一管理，認證、授權、服務命名等安全策略。
• 通過 Envoy Sidecar 或者邊界代理服務器作為策略執(zhí)行點（PEP）來執(zhí)行安全策略，可以為東西向和南北向的服務訪問提供安全訪問控制。而且 Sidecar 為每個微服務提供了應用級別的防火墻，網絡微分段最小化了安全攻擊面。

服務網格讓網絡安全架構與應用實現解耦，可以獨立演進，獨立管理，提升安全合規(guī)保障。此外利用其對服務調用的遙測能力，可以進一步通過數據化、智能化方法對服務間通信流量進行風險分析、自動化防御。云原生零信任安全還在早期，我們期待未來更多的安全能力下沉到基礎設施之中。

新一代軟件交付方式開始浮現

1. 從 Infrastructure as Code 到 Everything as Code

基礎架構即代碼（Infrastructure-as-Code， IaC）是一種典型的聲明式 API，它改變了云上企業(yè)IT架構的管理、配置和協(xié)同方式。利用 IaC 工具，我們可以將云服務器、網絡和數據庫等云端資源，進而實現完全自動化的創(chuàng)建、配置和組裝。

我們可以將 IaC 概念進行延伸，可以覆蓋整個云原生軟件的交付、運維流程，即? Everything as Code。下圖中涉及了應用環(huán)境中各種模型，從基礎設施到應用模型定義到全局性的交付方式和安全體系，我們都可以通過聲明式方式對應用配置進行創(chuàng)建、管理和變更。

通過這種方式，我們可以為分布式的云原生應用提供靈活、健壯、自動化的全生命周期管理能力：

• 所有配置可被版本管理，可追溯，可審計。
• 所有配置可維護、可測試、可理解、可協(xié)作。
• 所有配置可以進行靜態(tài)分析、保障變更的可預期性。
• 所有配置可以在不同環(huán)境重現，所有環(huán)境差異也需要進行顯示聲明，提升一致性。

2. 聲明式的 CI/CD 實踐逐漸受到關注

更進一步，我們可以將應用程序的所有環(huán)境配置都通過源代碼控制系統(tǒng)進行管理，并通過自動化的流程進行面向終態(tài)地交付和變更，這就是 GitOps 的核心理念。

GitOps 最初由 Weaveworks 的 Alexis Richardson 提出，目標是提供一套統(tǒng)一部署、管理和監(jiān)控應用程序的最佳實踐。在 GitOps 中，從應用定義到基礎設施配置的所有環(huán)境信息都作為源代碼，通過 Git 進行版本管理；所有發(fā)布、審批、變更的流程都記錄在 Git 的歷史狀態(tài)中。這樣 Git 成為 source of truth，我們可以高效地追溯歷史變更、可以輕松回滾到指定版本。GitOps 與 Kubernetes 提倡的聲明式 API、不可變基礎設施相結合，我們可以保障相同配置的可復現性，避免線上環(huán)境由于配置漂移導致的不可預測的穩(wěn)定性風險。

結合上文提到的 DevSecOps 自動化流程，我們可以在業(yè)務上線之前，提供一致的測試和預發(fā)環(huán)境，更早，更快地捕獲系統(tǒng)中的穩(wěn)定性風險，更完善地驗證灰度、回滾措施。

GitOps 提升了交付效率，改進了開發(fā)者的體驗，也提升了分布式應用交付的穩(wěn)定性。

GitOps 在過去兩年時間里，在阿里集團和螞蟻都被廣泛使用，成為云原生應用標準化的交付方式。目前 GitOps 還在發(fā)展初期，開源社區(qū)還在不斷完善相關的工具和最佳實踐。2020年，Weaveworks 的 Flagger 目并入 Flux，開發(fā)者可以通過 GitOps 的方式實現灰度發(fā)布、藍綠發(fā)布、A/B 測試等漸進的交付策略，可以控制發(fā)布的爆炸半徑，提升發(fā)布的穩(wěn)定性。在 2020 年末，CNCF 應用交付領域小組正式宣布了 GitOps Working Group 的組建，我們期待未來社區(qū)將進一步推動相關領域標準化過程和技術落地。

3. 運維體系從標準化、自動化向數據化、智能化演進

隨著微服務應用規(guī)模的發(fā)展，問題定位、性能優(yōu)化的復雜度呈爆炸式增長。企業(yè)在IT服務管理領域雖然已經擁有多種工具集合，比如，日志分析、性能監(jiān)控、配置管理等。但是不同管理系統(tǒng)之間是一個個數據孤島，無法提供復雜問題診斷所必需的端到端可見性。許多現有工具都采用基于規(guī)則的方法進行監(jiān)視、警報。在日益復雜和動態(tài)的云原生環(huán)境中，基于規(guī)則的方法過于脆弱，維護成本高且難以擴展。

AIOps 是利用大數據分析和機器學習等技術自動化IT運維流程。AIOps 可以通過大量的日志和性能數據處理、系統(tǒng)的環(huán)境配置分析，獲得對IT系統(tǒng)內部和外部的依賴的可見性，增強前瞻性和問題洞察，實現自治運維。

得益于云原生技術生態(tài)的發(fā)展，AIOps 與 Kubernetes 等技術將相互促進，進一步完善企業(yè) IT 的成本優(yōu)化、故障檢測和集群優(yōu)化等方案。這里面有幾個重要的助力：

• 可觀測能力的標準化：隨著云原生技術社區(qū) Prometheus、OpenTelemetry、OpenMetrics 等項目的發(fā)展，應用可觀測性領域在日志、監(jiān)控、鏈路追蹤等領域進一步標準化和融合，使得多指標、根因分析的數據集更加豐富。Service Mesh 非侵入的數據遙測能力可以在不修改現有應用的前提下獲取更加豐富的業(yè)務指標。從而提高 AIOPS 的 AI 層面的準確率和覆蓋率。
• 應用交付管理能力的標準化：Kubernetes 聲明式 API、面向終態(tài)的應用交付方式，提供了更加一致的管理運維體驗。Service Mesh 非侵入的服務流量管理能力，讓我們可以用透明的方式對應用進行管理和自動化運維。

通過阿里集團的 DevOps 平臺“云效”和容器平臺發(fā)布變更系統(tǒng)相結合，可以實現應用的“無人值守發(fā)布”。在發(fā)布過程中，系統(tǒng)持續(xù)收集包括系統(tǒng)數據、日志數據、業(yè)務數據等各種指標，并通過算法比對發(fā)布前后的指標異動。一旦發(fā)現問題，就可以對發(fā)布過程進行阻斷，甚至自動化回滾。有了這項技術，任何一個開發(fā)團隊都可以安全的做好發(fā)布工作，而不必擔心線上變更導致的重大故障了。

云原生成本優(yōu)化逐漸受到關注

隨著企業(yè)將更多核心業(yè)務從數據中心遷移到云上，越來越多的企業(yè)迫切需要對云上環(huán)境進行預算制定、成本核算和成本優(yōu)化。從固定的財務成本模型，轉化為變化的、按需付費的云財務模型，這是一個重要的觀念和技術轉變。然而大多數企業(yè)尚未對云財務管理有清晰的認知和技術手段，在 FinOps 2020 年調研報告中，將近一半的受訪者（49％）幾乎沒有或沒有自動化方法管理云支出。為了幫助組織更好了解云成本和IT收益，FinOps 理念開始流行。

FinOps 是云財務管理的方式，是企業(yè) IT 運營模式的轉變，目標是提升組織對云成本的理解和更好地做決策。2020年8月，Linux基金會宣布成立 FinOps 基金會，通過最佳實踐、教育和標準推進云財務管學科。目前云廠商開始逐漸加大對 FinOps 的支持，幫助企業(yè)的財務流程可以更好適應云資源的可變性和動態(tài)性。比如 AWS Cost Explorer, 阿里云費用中心，可以幫助企業(yè)更好進行成本分析和分攤。詳見：https://developer.aliyun.com/article/772964。

越來越多的企業(yè)在云上通過 Kubernetes 平臺來管理、使用基礎設施資源。通過容器來提升部署密度和應用彈性，從而降低整體計算成本。但是在 Kubernetes 的動態(tài)性為資源計量和成本分攤引入新的復雜性挑戰(zhàn)。
由于多個容器可以被動態(tài)部署在同一個虛擬機實例之上，可以按需彈性伸縮，我們無法簡單將底層云資源與容器應用一一對應。2020年11月，CNCF 基金會和 FinOps 基金會發(fā)布了一份新的關于 Kubernetes 云財務管理的白皮書 《FinOps for Kubernetes: Unpacking container cost allocation and optimization》來幫助大家更好理解相關財務管理實踐。

阿里云容器服務也在產品中內置了很多成本管理和優(yōu)化的最佳實踐。很多客戶非常關心如何基于 Kubernetes 和資源彈性實現成本優(yōu)化，通常我們建議企業(yè)更好了解自己業(yè)務類型，為 K8s 集群劃分不同的節(jié)點池，在成本、穩(wěn)定性和性能等多維度考量中尋找平衡點。

• 日常業(yè)務：對于可預測的、相對不變的負載，我們可以利用包年包月的裸金屬或者大規(guī)格虛擬機來提升資源利用率，降低成本。
• 計劃內的短期或周期性業(yè)務：比如雙十一大促，跨年活動等短期業(yè)務峰值，或者月底結算等周期性業(yè)務負載變化，我們可以利用虛擬機或者彈性容器實例來應對業(yè)務高峰。
• 非預期的突發(fā)彈性業(yè)務：比如突發(fā)新聞熱點，或者臨時的計算任務。彈性容器實例可以輕松實現每分鐘上千實例的擴容。

更多關于 Kubernetes 規(guī)劃問題，可以參考：《關于 Kubernetes 規(guī)劃的靈魂 n 問》。

總結

過去十年，基礎架構上云，互聯網應用架構升級，研發(fā)流程敏捷化幾個技術大趨勢相交匯，與容器、Serverless、服務網格等技術創(chuàng)新相結合，共同催生了云原生的理念誕生和發(fā)展。云原生正在重新定義的計算基礎設施、應用架構和組織流程，是云計算發(fā)展的歷史的必然。感謝所有一起在云原生時代的同行者，讓我們共同探索和定義云原生的未來。

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總結

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